



const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-chat',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")

Detalhes do produto
Explore as funcionalidades de DeepSeek-V3, um modelo de linguagem de ponta desenvolvido pela DeepSeek AI. Este modelo avançado foi projetado para se destacar na compreensão e geração de linguagem natural, impulsionado por uma arquitetura inovadora de Mistura de Especialistas (MoE).
✨ DeepSeek-V3: Informações Essenciais
- Nome do modelo: DeepSeek-V3
- Desenvolvedor: DeepSeek AI
- Data de lançamento: 26 de dezembro de 2024
- Versão: 1.0
- Tipo de modelo: Modelo de Linguagem Amplo (LLM)
Preços: Entrada: $0,0015750 | Saída: $0,0015750 por 1000 tokens.
💡 Principais Características e Inovações Arquitetônicas
- Arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE): Utiliza um mecanismo de ativação dinâmica que ativa apenas os parâmetros necessários para cada tarefa, otimizando a utilização de recursos e oferecendo 685 bilhões de parâmetros, com apenas 37 bilhões ativados por token.
- Atenção latente multi-cabeça (MLA): Aprimora a compreensão do contexto extraindo detalhes importantes várias vezes, melhorando a precisão e a eficiência em cenários complexos.
- Previsão de múltiplos tokens (MTP): Gera vários tokens simultaneamente, acelerando significativamente a inferência e melhorando o desempenho em benchmarks complexos.
- Métricas de desempenho excepcionais: Obtém pontuações elevadas em vários indicadores, incluindo MMLU (87,1%), BBH (87,5%)e tarefas avançadas de raciocínio matemático.
- Treinamento eficiente: Foram necessárias apenas 2,788 milhões de horas de GPU para o treinamento completo, demonstrando uma notável relação custo-benefício.
🎯 Casos de uso pretendidos
DeepSeek-V3 É projetado para desenvolvedores e pesquisadores que buscam implementar recursos avançados de processamento de linguagem natural em aplicações como:
- Chatbots avançados e IA conversacional
- Ferramentas educacionais inteligentes
- Geração automatizada de conteúdo
- Assistência sofisticada em codificação
🌐 Suporte a idiomas: O modelo oferece suporte multilíngue, aumentando sua versatilidade em diversos contextos linguísticos.
⚙️ Análise Técnica Detalhada
Análise da arquitetura
Em sua essência, DeepSeek-V3 utiliza um Arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) Para um processamento eficiente, ativa-se apenas um subconjunto de seus parâmetros com base na tarefa. Isso é ainda complementado por Atenção latente multi-cabeça (MLA) para melhorar significativamente a compreensão do contexto.
Dados de treinamento abrangentes
O modelo foi treinado em um extenso conjunto de dados composto por 14,8 trilhões de tokens, cuidadosamente selecionada a partir de textos diversos e de alta qualidade.
- Fonte e tamanho dos dados: Uma coleção robusta que abrange uma ampla gama de tópicos e gêneros, oferecendo versatilidade.
- Diversidade e Viés: Os dados de treinamento foram rigorosamente selecionados para minimizar vieses e maximizar a diversidade de tópicos e estilos, garantindo que o modelo gere resultados variados e justos.
📈 Métricas de desempenho e comparação com o setor
O DeepSeek-V3 demonstra consistentemente desempenho superior nos principais benchmarks. Para uma comparação visual detalhada com outros modelos, consulte a imagem abaixo:

Comparação visual do desempenho do DeepSeek-V3 com outros modelos de destaque.
💻 Primeiros passos e integração
Exemplos de código
O DeepSeek-V3 está prontamente disponível no Plataforma de API de IA/ML sob o nome "DeepSeek V3"Integre-o em seus aplicativos usando chamadas de API padrão.
# Exemplo: Chamada da API Python para DeepSeek-V3
importar openai
openai.api_base = "https://api.ai.cc/v1"
openai.api_key = "SUA_CHAVE_DE_API"
resposta = openai.chat.completions.create(
modelo="deepseek/deepseek-chat",
mensagens=[
{"papel": "usuário", "contente": "Explique a arquitetura de Mistura de Especialistas."}
]
)
imprimir(resposta.escolhas[0].mensagem.conteúdo)
Documentação da API
Abrangente Documentação da API Está disponível para orientar os desenvolvedores na integração e utilização perfeitas.
⚖️ Diretrizes Éticas e IA Responsável
A DeepSeek AI dá grande ênfase a considerações éticas no desenvolvimento de IA. Eles defendem a transparência em relação às capacidades e limitações do modelo e incentivam ativamente o uso responsável para evitar o uso indevido ou aplicações prejudiciais do conteúdo gerado.
📜 Informações sobre licenciamento
O DeepSeek-V3 está disponível sob um contrato. licença de código abertoEsta licença concede direitos de uso tanto para fins de pesquisa quanto para fins comerciais, garantindo ao mesmo tempo a conformidade com os padrões éticos relativos aos direitos do criador e à propriedade intelectual.
Pronto para integrar o DeepSeek-V3 ao seu próximo projeto inovador?
Obtenha acesso à API DeepSeek V3 aqui!❓ Perguntas frequentes (FAQ)
1. O que é o DeepSeek-V3 e o que o torna único?
O DeepSeek-V3 é um modelo de linguagem de última geração (LLM) da DeepSeek AI. Sua singularidade reside em sua arquitetura avançada de Mistura de Especialistas (MoE), que gerencia eficientemente 685 bilhões de parâmetros ativando apenas 37 bilhões por token, garantindo alto desempenho e eficiência em tarefas de linguagem natural.
2. Como o DeepSeek-V3 lida com contextos complexos e acelera a inferência?
Ele utiliza a Atenção Latente Multi-Cabeças (MLA) para uma melhor compreensão do contexto e a Predição Multi-Token (MTP) para gerar vários tokens simultaneamente, acelerando significativamente a inferência e melhorando o desempenho em benchmarks complexos.
3. Quais são as principais aplicações do DeepSeek-V3?
O DeepSeek-V3 foi projetado para que desenvolvedores e pesquisadores possam impulsionar aplicações avançadas, como chatbots inteligentes, ferramentas educacionais, plataformas de geração de conteúdo e assistência sofisticada em programação, aproveitando seu suporte multilíngue e recursos de PNL (Processamento de Linguagem Natural).
4. Onde posso encontrar a API e a documentação detalhada do DeepSeek-V3?
A API DeepSeek-V3 está disponível na plataforma de API de IA/ML. Abrangente. Documentação da API Você pode encontrá-lo lá e obter acesso à API ao se cadastrar. aqui.
5. O DeepSeek-V3 é de código aberto e quais são os seus termos de licenciamento?
Sim, o DeepSeek-V3 é distribuído sob uma licença de código aberto que permite o uso tanto para pesquisa quanto para fins comerciais. Isso garante a adesão aos padrões éticos relativos aos direitos do criador, ao mesmo tempo que promove ampla adoção e inovação.
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